Alucinaciones

Las alucinaciones en el contexto de la IA generativa se refieren a la generación de información incorrecta, imprecisa o inventada por parte de un modelo de lenguaje, a pesar de que la respuesta parezca coherente y verosímil. Este fenómeno es una consideración crítica en el desarrollo de motores como Gemini, ya que afecta directamente a la fiabilidad de las respuestas proporcionadas a los usuarios. En el ámbito del GEO, mitigar el riesgo de alucinaciones implica que los editores deben proporcionar datos estructurados, hechos verificables y contenido de alta calidad que sirva como 'grounding' o base sólida para el modelo. La transparencia y la citación correcta son fundamentales para que el motor pueda verificar la información y reducir la probabilidad de errores. Términos relacionados: LLM, IA generativa, grounding.